機械学習ベースの因果推論を用いた看護師の超過勤務発生要因の特定

Research Project

Project/Area Number	24K13690
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 58050:Fundamental of nursing-related
Research Institution	The International University of Kagoshima
Principal Investigator	水迫友和鹿児島国際大学, 看護学部, 助教 (90982819)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	竹村匡正兵庫県立大学, 情報科学研究科, 教授 (40362496)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2029-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000) Fiscal Year 2028: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2027: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000) Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords	看護師超過勤務 / 機械学習 / 因果推論 / 因果探索
Outline of Research at the Start	本研究では、病院情報システム上のデータを用いて看護師の超過勤務が発生する潜在的な要因や関係性を明らかにする。本研究により、看護師の超過勤務が発生する潜在的な要因を明らかにすることができれば、今までにない超過勤務削減に向けた様々な対策を講じることができる。本研究では、病院情報システム上の膨大なデータを活用し、機械学習による超過勤務発生予測モデルを構築する。さらに構築した予測モデルより因果推論の手法を用いて看護師の超過勤務が発生する要因の抽出と検証を試みる。